Искусственные нейросети и их возможности.

Автор: Тагильцева Вера, редактор: Придчин Вячеслав

Сегодня нейросети используются нами ежедневно. Голосовой помощник Алиса, собирающие наши предпочтения рекомендации YouTube, новостная лента VK и "умные" инструменты в Adobe Photoshop — вс? это примеры нейросетей, которые вошли в обиход так прочно, что современные сервисы чуть ли не на половину состоят из них. Да, с такими уже обыденными вещами сталкивались многие, но далее мы рассмотрим то, что необычного создают нейросети, а главное, почему они сами по себе это что-то необычное.

Несмотря на то, что искусственные нейросети только относительно недавно стали набирать свою популярность, сама идея их создания появилось ещё в прошлом веке, то есть задолго до её реализации. Когда-то нейропсихологи Уоррен Мак-Коллок и Уолтер Питтс начали заниматься идеей о компьютеризации нейрона. Уже в 1943 году они сформировали понятие нейронной сети и этим заложили базу для создания искусственного интеллекта в будущем. Однако сразу заняться созданием подобного рода программы не было возможностей, технический прогресс на тот момент не был готов к такому рывку. Но напомним, что сейчас уже 2021, а это значит, что человечество доросло до перехода от теории к практике.

Что же представляет собой искусственная нейросеть?

Быстренько пробежимся по устройству нейросетей, не будем углубляться в детали.

Само слово "нейрон" позаимствовано из биологии человека и обозначает нервную клетку. Однако эти живые клетки по одиночке не играют существенной роли. За нашу деятельность и мыслительную активность отвечает множество нейронов, которые взаимодействуют между собой, передавая, храня и обрабатывая электрохимические сигналы. С помощью связей между нейронами образуется некоторая система, которая называется нейронной сетью. Именно эта нервная система обеспечивает наш мозг потоком информации.

По подобному принципу работает искусственная нейросеть. Каждый цифровой нейрон представляет собой упрощенную версию человеческой нервной клетки. Мы говорим упрощенную, потому что живая клетка имеет сложную структуру (ядро, различные разветвлённые отростки), в то время как искусственный нейрон содержит только цифры, над которыми постоянно производятся различные преобразования.

Конечно, для автоматизации процесса мы используем вычислительную мощь компьютеров, а следовательно, искусственная нейросеть ни что иное как некоторая структура, которая описана программным кодом. Через некоторые так называемые "входные" нейроны пускается виртуальный импульс (входное значение, какое-либо число), с помощью простой математики импульс изменяется, проходит через "скрытые" нейроны, которые оказывают основное влияние на результат, и через "выходные" нейроны сеть выдает ответ.

Но что же делает её такой особенной?

Ответ прост — известной особенностью искусственной нейронной сети является её способность самообучаться.

Это звучит поразительно, но программа подобно человеку может учиться на своих ошибках и "исправляться", чтобы больше их не делать. Чем "умнее" нейросеть, тем меньше она ошибается, и тем чаще она выводит правильные ответы.

Естественное различие в том, что человеку не нужна для этого специальная команда, написанная программистом. Он без труда отличит одного и того же мужчину с усами и без них, в то время, как у плохо обученной программы с этим могут возникнуть проблемы.

И у этого есть объяснение! Человек миллионы лет эволюционировал и его структура мозга передавалась через сотни, тысячи поколений. Стоит заметить, что каждое поколение обязательно совершенствовало свой мозг, с большей вероятностью, даже не понимая этого. Так можно объяснить разные предрасположенности к какому-либо роду занятий двух детей из разных семей. Одинаковые области мозга двух детей имеют разные структуры, и у одного из них структура может быть более сложной, а, соответственно, условный Ванечка будет более предрасположен к условной математике. Немного вспоминая эволюцию живых существ, мы должны сказать, что выживает наиболее приспособленная особь. И, конечно, если особь выживает, то она продолжит род с такой же наиболее приспособленной особью, которой при таких же условиях удалось выжить. Потомство будет иметь в своей голове некоторые задатки, которые также помогут выжить в их среде. Новые проблемы будут порождать новые умения, а значит, род будет постепенно развиваться.

Но зачем нам это вообще и при чем тут нейросеть? Дело в том, что так же работает один из способов обучения нейросетей. Создается некоторое количество виртуальных особей, которые будут немного отличаться своей нейросетью. Они выпускаются в виртуальную среду, и те, которые наиболее лучше справляются с поставленной задачей, скрещиваются, совмещая характеристики своего виртуального мозга и передавая их новому поколению. Остальные же умирают, жалко, но такова их реальность (и не только их). И так снова и снова, пока нейросеть не станет достаточно умной.

— То есть, мы могли бы сделать несколько нейросетевых особей и добавить их в виртуальность, которая будет в деталях копировать нашу реальность, а после через нескольких миллионов лет имитации эволюции получить разумное существо?

— ДА! Теоретически. И скорее один настоящий Искусственный Разум будет содержать в себе несколько нейросетей, которые будут взаимодействовать друг с другом (как и у человека).

Но на практике же у нас просто не хватает вычислительной мощи, как и времени, которое придется ждать. К сожалению, человечество не может полноценно сымитировать работу мозга даже 1 человека. Может, когда человек преодолеет барьер времени, тогда сможет поиграть в Бога?

Вернемся в реальность и начнем с чего-то более важного с практической стороны. Нейросети при обучении специализируются на одной конкретной цели, стараются делать что-то одно, но очень точно и без ошибок. Именно поэтому мы доверяем им даже такую сферу, как здравоохранение, о чем далее и пойдет речь.

Медицина

Люди настолько активно стали использовать ИИ в медицине, что даже довольно сложно представить эту сферу без них. Буквально, от технического прогресса напрямую зависит наша жизнь.

• Определение различных заболеваний

Для этого используется нейросеть, которая работает с изображениями (такими как рентгеновские снимки). Такой тип называется компьютерным зрением (Computer Vision).

Задача этой искусственной нейросети — это выделить какие-либо объекты на изображении или дать им определение. Именно в медицине она поможет выделить на снимке аномалии и указать на них специалисту. А нейросеть от Google стала определять раковые опухоли даже точнее, чем некоторые врачи.

• Предложение оптимального лечения. Врач вносит в программу данные о пациенте (результаты его анализов, история болезней, рентгеновские снимки и т.д), а ИИ на основе этого предлагает, какие лекарства использовать и какую тактику лечения применять.

Стоит отметить, что нейросеть не берёт на себя задачу назначить лечение. Врач сам принимает решение на основе работы нейросети.

• Оценка работы медперсонала. ИИ может проанализировать историю лечения пациентов и указать, кому и кем была назначена доза лекарств или количество процедур больше/меньше необходимого. Такая функция помогла бы руководителю клиники оценить работу своих врачей.

Пока все перечисленные алгоритмы находятся на стадии испытаний. Медицинские учреждения не обязаны позволять проводить тестирование, они пускают разработчиков добровольно. И даже хорошие результаты теста не означают продажу такого ИИ. Только после прохождения долгой регистрации оборудование, использующую нейросеть, сможет быть использовано в медицинских целях.

Примеры таких проектов: Цельс, Voice2Med, Watson от IBM

Искусство

В наших реалиях, да. Робот может сочинить симфонию и создать шедевр искусства на виртуальном холсте. Но как и человеку ему нужны примеры, референсы, на основе которых он создаст что-то своё, уникальное.

Недавно, в 2020 году, с помощью нейросети удалось "оживить" умершего художника Дали. Сделалось это для выставки Dal? Lives в его собственном музее. Виртуальный Дали представляет собой экспонат, с которым можно поговорить и даже сделать селфи.

Это удалось осуществить, собрав огромное количество кадров из интервью с Дали и используя алгоритм DeepFake.

DeepFake — технология, с помощью которой можно наложить любому человеку чужое лицо на фото или видео, а также воссоздать чей-то голос. Про возможности такой нейросети поговорим чуть позже.

Для воссоздания образа известного художника нейросеть обучали несколько тысяч часов, чтобы она научилась повторять его лицевые движения. Затем лицо Дали наложили на актёра, а озвучкой занимался человек, который смог имитировать голос художника.

Нейросеть способна не только выдавать себя за художника, но и сама стать им. Если её научить, она сможет рисовать картины. Они получаются оригинальными и имеют своих покупателей, так что можно сказать, что искусственный интеллект неплохо справляется с этой областью.

В данный момент даже открыта галерея нейронного искусства, созданная Яндексом. В ней 4 зала, разделенные по темам: Город, Природа, Люди и Настроение.

Раздел «Настроение» достоин отдельного внимания, в нем точно что-то есть:

Нейросеть обучили на основе множества картин, написанных разными художниками 20 века. Она анализировала полученные данные и генерировала уже свои произведения.

Покупатель может осмотреть все картины и, купив понравившуюся, скачать её в исходном качестве. После этого она также будет доступна для просмотра другим пользователям, но в более мелком формате.

Обычно произведения искусства должны пройти тщательный отбор, прежде чем попасть на выставку. Музей Яндекса не стал исключением. Примечательно, что для этой роли привлекли не человека, а вторую нейросеть, которая оценивала произведения искусства по критериям качества и соответствию тематике.

В написании музыки нейросети также не отстали. Самыми выделяющимися являются разработчики из OpenAI, которые научили ИИ создавать свои композиции в определенном стиле лишь по началу самой песни. Получилось вполне неплохо:

Нейросеть из OpenAI даже успела дать онлайн-концерт на Twitch, генерируя песни в прямом эфире.

А вот в создании сценариев ИИ пока не показывают впечатляющих результатов. Известны случаи, когда нейросеть пытались научить снимать фильмы или писать книги. В примеры можно привести фильм "Zone Out" полностью созданный нейросетью Бенджамином, или продолжение культовой "Песни льда и пламени", целиком написанное программой Зака Тутта. Однако смысловой нагрузки в таких произведениях мало, так как повествование по большей части нелепо. Но говорить, сможет ли со временем ИИ создавать более осмысленные сюжеты или это способен делать только человек, пока рано. Этот вопрос остаётся открытым.

Развлечения

Вот тут мы снова поговорим о DeepFake, только уже поподробнее. Дословно это словосочетание можно перевести как "Deep" - глубокая, "Fake" - подделка. Называются так нейронные сети, которые могут создавать монтаж, работая со звуком и изображением. То есть, по простому "подделывая" лица и голоса.

Заменой лиц с помощью фотошопа уже никого не удивить. Однако ИИ может делать это самостоятельно, без участия человека, и работает она не только с фото, но и с аудио и видео. Причем так хорошо, что такую "подмену" вы можете просто не заметить.

DeepFake. Как это работает?

DeepFake основано на машинном обучении методом GAN. Это означает, что используются две нейросети. Одна из них выполняет функцию генератора, то есть именно она создаёт контент, подделку. А вот вторая смотрит на творение первой и пытается определить, является ли ли оно фейком. Этот метод является очень эффективным для машинного обучения, так как получаются невообразимые результаты.

Чаще всего это делается с целью развлечения, однако DeepFake можно использовать, чтобы вводить людей в заблуждение. Так что людям, которые вс? ещё безоговорочно верят интернету, стоит быть внимательнее. Ведь если раньше для создания поддельного контента требовалась долгая и профессиональная работа с монтажом, то сейчас искусственный интеллект справляется с этим за считанные секунды.

Генерация голоса

Как мы уже говорили, DeepFake касается не только изображений, но и аудио-материала.

VeraVoice - это новый проект, который на основе нейронных сетей синтезирует голос знаменитостей. Делается это с помощью актёров озвучки.

Не менее амбициозным проектом генерации голоса является разработка сайта APIHOST.RU. В отличие от VeraVoice он является бесплатным.

Обработка фото

Также с помощью нейронных сетей можно обрабатывать фотографии. Например, в программе Luminar4 есть множество функций с использованием нейросетей, такие как изменение неба или идеальная ретушь лица.

Это значительно облегчает работу фотографам, так как подобная обработка это скорее рутина, и если оставить её нейросетям, то у профессионалов появляется больше возможностей и времени на творческую деятельность.

Аниме

Не менее интересной нейросетью является Selfie2Anime, которая, следуя из названия, преобразовывает любые изображения в кадр из аниме.

Если постараться и использовать эту нейросеть немного нестандартно, то можно добиться довольно интересного эффекта.

Виртуальная реальность

Сама по себе эта сфера уже является удивительной, так как позволяет погрузиться в несуществующий мир, с помощью использования специального оборудования по типу шлема и перчаток.

Однако нейросети могут сделать VR ещё интереснее. Представьте, как было бы круто, находясь в виртуальной среде управлять персонажем, который полностью повторяет все ваши движения, включая мимику, а возможно и выглядит так же, как вы? Разработки над так такими цифровыми аватарами уже ведутся, и тут нам снова помогает машинное обучение.

Не так давно, в 2019 году на TED выступил Даг Роббл, представляя свою цифровую копию. С помощью специального костюма и шлема, которые считывали движения его туловища и лица, он мог управлять своим виртуальным двойником в реальном времени.

Подобную работу вёл специалист Пол Дебевек. Он с командой создал фото-реалистичное цифровое лицо Эмили О'брайен, которое могло полностью повторять её мимику. В обоих случаях было использовано устройство, называемое «световой сценой».

В нём есть множество камер и ламп, которые можно контролировать отдельно друг от друга. С его помощью можно было собрать огромное количество данных о том, как лицо выглядит в разных условиях освещения. Затем проводился традиционный захват движений с маркерами и камерой высокого разрешения.

Любопытным также является Стартап Neurable. Авторы анонсировали игру Awakening, в которой достаточно концентрировать своё внимание на объектах, чтобы передвигать их.

А некоторые специалисты в области VR считают, что с помощью нейротехнологий можно даже ощущить запахи и тактильные ощущения в цифровой среде. Однако это не так просто, ведь процессы считывания активности мозга должны происходить очень быстро. Только тогда можно говорить о настоящем погружении.

Но помимо всяких сложных штук, которые только планируют внедрять в VR, есть и те, которые используются уже давно. Например, в AR (дополненная реальность) нейросеть помогает на основе изображений с камеры позиционировать человека в пространстве или цеплять виртуальные объекты за реальные. Тот же самый Pokemon GO работает с помощью нейросетей.

Небольшое заключение

Подводя итоги, можно сказать, что за развитием искусственного интеллекта действительно интересно наблюдать, ведь он охватывает всё больше и больше областей жизни человека. Возможности искусственных нейронных сетей довольно разнообразны и конечно, мы разобрали далеко не все способы её применения. Вполне возможно, что вычислительная мощь, которой сможет достичь человек станет достаточной для генерации виртуальной среды и создания настоящего Искусственного Разума, который в свою очередь станет новой расой. Однако восстания роботов нам бояться точно рано, так что мы спокойно можем следить за последними нейросетевыми разработками, а также за процессом разработки нашего проекта, мы будем рады Вашей заинтересованности :)

Источник: m.vk.com

Комментарии: